Debido a los avances recientes en DNN, muchos problemas de NLP pueden resolverse de manera efectiva utilizando modelos basados en transformadores y datos supervisados. Desafortunadamente, dichos datos no están disponibles en algunos idiomas. Esta investigación se basa en suposiciones de que (1) los datos de entrenamiento pueden obtenerse traduciéndolos de otro idioma mediante la máquina; (2) existen soluciones interlingüísticas que funcionan sin los datos de entrenamiento en el idioma objetivo. Como resultado, en esta investigación, utilizamos el conjunto de datos en inglés y resolvemos el problema de detección de intenciones para cinco idiomas objetivo (alemán, francés, lituano, letón y portugués).